Elevación del rendimiento de la base de datos: introducción de Query Insights en MongoDB Atlas

Frank Sun and Sabina Friden

Hoy, en .local NYC, MongoDB Atlas introdujo la nueva pestaña Query Insights, que mejora la forma en que los usuarios monitorean, administran y optimizan el rendimiento de sus bases de datos directamente desde la interfaz de usuario de Atlas. Esta nueva característica ofrece a los desarrolladores una visión más profunda del rendimiento de su base de datos, con una herramienta de análisis de consultas más poderosa y métricas detalladas a nivel de espacio de nombres para una resolución de problemas más rápida y un rendimiento mejorado.

Las aplicaciones y las cargas de trabajo cambian con el tiempo, lo que dificulta cada vez más el seguimiento de las consultas ineficientes que sobrecargan los recursos de una base de datos. Las métricas pueden aumentar por varias razones, y los desarrolladores necesitan las herramientas adecuadas para determinar el origen del problema, de modo que puedan identificarlo y resolverlo rápidamente. Query Insights de MongoDB Atlas aborda directamente estos desafíos al mejorar las capacidades de observabilidad de MongoDB con dos características cruciales: Namespace Insights y un Query Profiler actualizado.

Query Insights ofrece optimización del rendimiento a través de inteligencia procesable

La introducción de Query Insights de MongoDB Atlas demuestra el compromiso de MongoDB con la gestión avanzada de bases de datos. Esta característica mejora las capacidades de observabilidad de nuestra plataforma con información detallada y procesable. Esta función integra Namespace Insights y un Query Profiler actualizado dentro de una nueva interfaz dinámica, lo que ayuda a aumentar el rendimiento de la base de datos al optimizar los diagnósticos y reducir los tiempos de solución de problemas.

La información de Namespace Insights recién agregada proporciona a los usuarios estadísticas de latencia a nivel de collection y una vista completa de cómo funcionan las collections más populares de un clúster a lo largo del tiempo. Esto permite a los desarrolladores responder a la pregunta "¿Quién o qué está causando el problema?", que es fundamental para identificar tendencias de rendimiento y priorizar optimizaciones de consultas.

El Query Profiler mejorado centrado en clústeres presenta una visión más completa de las consultas lentas e ineficientes durante un periodo más amplio. Tener una vista general de los datos de todo el clúster facilita una navegación más sencilla entre los nodos y un periodo retrospectivo más largo para identificar tendencias. En última instancia, esto reduce el tiempo de resolución de problemas, lo que mejora la productividad de los desarrolladores y el rendimiento general de la base de datos.

Beneficios clave de Query Insights

Query Insights ofrece a los usuarios de MongoDB Atlas varios beneficios nuevos, que incluyen:

  • Telemetría granular: identificación y resolución más rápidas de problemas de base de datos con estadísticas de latencia a nivel de Namespace

  • Observabilidad mejorada: es más fácil detectar tendencias de rendimiento, identificar causas raíz y depurar aplicaciones

  • Productividad mejorada: se reduce el tiempo de resolución de problemas gracias a una visión más completa de las operaciones lentas

¡Pruébelo!

La página Query Insights proporciona información más detallada sobre el rendimiento de la base de datos al proporcionar detalles de nivel operativo y collection. La página Namespace Insights> proporciona métricas para las 20 collection principales por latencia total.

Screenshot of the Query Insights dashboard with the caption: The Query Insights page gives more granular insights into database performance by providing collection and operation level details. The Namespace Insights page provides metrics for the top 20 collections by total latency.

Pase el cursor sobre los gráficos para ver cómo se comportan las collection entre sí a lo largo del tiempo. Esta información facilita la respuesta a la pregunta: “¿Quién o qué está causando el problema?”

Use el Query Profiler para ver operaciones lentas específicas. Haga clic en un punto del diagrama de dispersión para que aparezcan metadatos adicionales sobre cada operación lenta.

Haga clic en Ver más detalles para ver más métricas y los metadatos sobre cada operación lenta, incluido el nombre de la aplicación, la operación, el resumen del plan, las estadísticas de ejecución, etc.

Cómo empoderar a los usuarios para que obtengan el máximo rendimiento

El lanzamiento de Query Insights en MongoDB Atlas subraya el compromiso de MongoDB de mejorar las capacidades de observabilidad de nuestra plataforma. Al proporcionar a los usuarios las herramientas y los conocimientos necesarios para un rendimiento óptimo de la base de datos, MongoDB permite a los desarrolladores dedicar menos tiempo a la depuración y más tiempo a la creación, lo que reduce el costo total de propiedad y maximiza la eficiencia, agregando así un valor significativo a las operaciones de nuestros usuarios.

Regístrese en MongoDB Atlas, nuestro servicio de base de datos de cloud, para ver Query Insights en acción, y para obtener más información, consulte Supervisar el rendimiento de las consultas.